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题名基于信息熵的大规模网络流量异常检测
被引量：14
- 1
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作者
王海龙
杨岳湘
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机构
国防科学技术大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第18期130-133,共4页
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文摘
提出了基于信息熵的大规模网络流量异常检测方法。该方法吸收了子空间方法的思想,并结合了K-means分类方法。以校园网为实验环境,应用基于信息熵的方法实现了网络流量异常检测的全过程。通过实验结果与应用标准子空间方法对测量数据分析结果的对比,证明了基于信息熵的大规模网络流量异常检测有着更高的检测精度。
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关键词
信息熵
子空间方法
大规模网络流量
异常检测
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Keywords
entropy
subspace method
network-wide traffic
anomaly detection
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于信息熵的大规模网络流量异常分类
被引量：6
- 2
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作者
杨岳湘
王海龙
卢锡城
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机构
国防科技大学计算机学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第2期40-43,共4页
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文摘
本文提出了基于信息熵的大规模网络流量异常分类方法。该方法综合运用子空间方法和k-means分类方法,并以校园网为实验环境实现了网络流量异常分类实验。实验结果表明,基于信息熵的大规模网络流量异常分类实现简单、计算量小,分类准确性高。
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关键词
信息熵
子空间方法
大规模网络流量
异常分类
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Keywords
entropy,subspace method,large-scale network traffic,anomaly classification
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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